基于大数据的大屏高速公路收费系统的开发设计与实现SpringBoot+vue

news/2024/12/21 21:47:48/

        

目录

1. 需求分析

2. 技术选型

3. 系统架构设计

4. 开发实现

5. 代码示例和效果演示

6. 持续优化


        由于我国高速公路的建设和发展与国外先进国家有很大差距。在高速公路建成后,收费系统往往选用国外的成熟产品。虽然这些产品在功能上基本满足了高速公路收费的要求,但是并不完全适合国内高速公路的现有的状况和发展要求,使用起来总是和高速公路的运营方要求有这样或那样的距离。高速公路行业多年的系统记录已存储了海量的多源异构数据资源,但并不是为经营信息分析而准备的,同样也存在不同地区设备厂家不同,资源架构,记录标准不同等问题。想要合理利用这些资源,就需要借助一些相关理论和技术工具,并从中过滤挖掘出对自身发展或决策有价值有意义的信息。本课题就是在上述背景下产生,主要针对高速公路收费的特点和现有条件,采用新的收费方式,并据此完成车道收费系统的设计、开发。在保留原有系统可用条件的基础上,设计出符合高速公路现有物理条件、满足高速公路运营方要求和新的收费方式要求,以及今后发展需要,以计算机技术、网络技术、电子电路等先进技术为基础的车道收费系统。同时对系统实现过程中出现的有关技术问题进行了一定的解决和研究,希望对今后相关技术的发展和更好解决方案的出现提供一定的借鉴价值。
        设计并实现一个基于Spring Boot后端与Vue.js前端的大屏展示系统,用于高速公路收费数据的实时监控和分析,可以分为以下几个步骤:
        
        

1. 需求分析


        
        数据来源:确定数据的采集方式,如ETC收费记录、人工收费记录等。
        展示需求:根据业务需求,定义大屏上需要展示的数据指标,例如车辆通过量、收入总额、不同时间段的流量变化等。
        交互需求:考虑用户如何与大屏互动,比如通过时间筛选查看特定时段的数据。
        
        

2. 技术选型


        
        后端框架:Spring Boot,因其轻量且易于集成各种功能模块。
        前端框架:Vue.js,适合构建响应式UI,并且生态丰富,插件多。
        数据库选择:根据数据量大小及查询复杂度选择MySQL、PostgreSQL或NoSQL数据库如MongoDB。
        数据可视化库:ECharts,因其支持丰富的图表类型且易于集成到Vue项目中。
        
        

3. 系统架构设计


        
        前后端分离:前端负责页面展示与用户交互,后端处理业务逻辑及数据处理。
        微服务架构:考虑将系统拆分成多个微服务,如用户管理服务、数据分析服务等,便于后期扩展维护。
        API设计:定义RESTful API接口,确保前后端之间通信高效稳定。
        
        

4. 开发实现


        
        后端开发:        使用Spring Data JPA进行数据库操作。        采用Spring Security实现安全控制。        利用Spring Cloud Gateway作为API网关,统一管理所有微服务接口。
        前端开发:        基于Vue CLI脚手架搭建项目结构。        使用Vuex管理应用状态。        引入Element UI等UI框架提高开发效率。        集成ECharts实现数据可视化。
        
        

5. 代码示例和效果演示


        
        
        

<div class="main-header"><div class="mh-left"></div><div class="mh-middle">高速公路收费系统可视化展示设计</div><div class="mh-right"></div></div><dv-border-box-1 class="main-containeraa"><dv-border-box-3 class="left-chart-container"><Left-Chart-1/><Left-Chart-2/><Left-Chart-3/></dv-border-box-3><div class="right-main-container"><div class="rmc-top-container"><dv-border-box-3 class="rmctc-left-container"><Center-Cmp/></dv-border-box-3><div class="rmctc-right-container"><dv-border-box-3 class="rmctc-chart-1"><Right-Chart-1/></dv-border-box-3><dv-border-box-4 class="rmctc-chart-2" :reverse="true"><Right-Chart-2/></dv-border-box-4></div></div><dv-border-box-4 class="rmc-bottom-container"><Bottom-Charts/></dv-border-box-4></div></dv-border-box-1>

6. 持续优化


        
        根据实际运行情况调整系统参数,优化用户体验。
        定期更新技术栈,引入新技术提升系统性能。
        通过上述步骤,可以较为全面地规划出一个基于Spring Boot + Vue.js的大屏高速公路收费系统的实现路径。


http://www.ppmy.cn/news/1533400.html

相关文章

WPS使用越来越卡顿

UOS统信wps频繁的使用后出现卡顿问题&#xff0c;通过删除或重命名kingsoft文件缓存目录。 文章目录 一、问题描述二、问题原因三、解决方案步骤一步骤二步骤三 一、问题描述 用户在频繁的使用wps处理工作&#xff0c;在使用一段时间后&#xff0c;用户反馈wps打开速度慢&…

ASP.NET MVC-异步发送post请求+文件下载

环境&#xff1a; win10, .NET 6.0 前端向后台传递string型变量 前端&#xff1a; function PasteSubmit() {// 获取某个input的值var inName document.getElementById("xx").value;// 获取某个元素的属性值var inSeq document.getElementById("xxx").g…

记录|Modbus-TCP产品使用记录【摩通传动】

目录 前言一、摩通传动实验图1.1 配置软件 IO_Studio1.2 测试软件Modbus Poll1.2.1 读写设置测试1.2.2 AI信号的读取 1.3 对应的C#连接Modbus的测试代码如下【自制&#xff0c;仅供参考】1.4 最终实验图 更新时间 前言 参考文章&#xff1a; 自己需要了解和对比某些产品的Modbu…

基于 Qwen2.5-0.5B 微调训练 Ner 命名实体识别任务

一、Qwen2.5 & 数据集 Qwen2.5 是 Qwen 大型语言模型的最新系列&#xff0c;参数范围从 0.5B 到 72B 不等。 对比 Qwen2 最新的 Qwen2.5 进行了以下改进&#xff1a; 知识明显增加&#xff0c;并且大大提高了编码和数学能力。在指令跟随、生成长文本&#xff08;超过 8K…

怎么将bash(sh)的所有输出保存到log/txt中?

tee 命令 这会将所有输出同时显示在屏幕上并追加到日志文件中。 bash your_script.sh 2>&1 | tee -a log_file.txt 其他方法不可用 只使用 >> 不会将除了print之外的所有保存 bash your_script.sh >> log_file.txt >> 和 2>&1一起只会保存在日…

828华为云征文|部署个人知识管理系统 SiyuanNote

828华为云征文&#xff5c;部署个人知识管理系统 SiyuanNote 一、Flexus云服务器X实例介绍二、Flexus云服务器X实例配置2.1 重置密码2.2 服务器连接2.3 安全组配置2.4 Docker 环境搭建 三、Flexus云服务器X实例部署 SiyuanNote3.1 SiyuanNote 介绍3.2 SiyuanNote 部署3.3 Siyua…

Python机器学习框架介绍和入门案例:Scikit-learn、TensorFlow与Keras、PyTorch

Python机器学习框架介绍和入门案例 目录 &#x1f31f; 机器学习框架概述&#x1f4ca; Scikit-learn 2.1 模型选择与评估2.2 常用API&#xff08;fit、predict、score&#xff09;2.3 实现示例&#xff08;线性回归、K近邻&#xff09; &#x1f680; TensorFlow与Keras 3.1…

英伟达Ampere架构和Hopper架构技术解析

英伟达的Ampere架构和Hopper架构技术解析 英伟达Ampere与Hopper架构&#xff0c;两大GPU设计里程碑&#xff0c;显著提升性能与能效&#xff0c;适应不同应用场景&#xff0c;引领行业革新。 Ampere架构&#xff08;安培架构&#xff09; Ampere架构于2020年随NVIDIA A100计算…